Yardstik recauda $30 millones en Serie B mientras la IA redefine el futuro de la confianza laboral

Yardstik ha recaudado $30 millones en una ronda de financiación Serie B mientras la empresa de tecnología laboral busca expandirse más allá de los controles de antecedentes tradicionales y abordar un desafío creciente para los empleadores: determinar si los trabajadores siguen siendo confiables después de haber sido contratados.

La ronda fue liderada por Harbert Growth Partners, con la participación de los inversores existentes Rally Ventures, MissionOG, Crosslink Capital, Grotech Ventures y Great North Ventures. La financiación eleva el capital total recaudado por Yardstik a $65 millones. La empresa planea utilizar el nuevo capital para desarrollar capacidades adicionales de prevención de fraude y monitoreo de la fuerza laboral, incluyendo el monitoreo de informes de vehículos, el monitoreo de exclusiones de la Oficina del Inspector General y alertas automáticas cuando licencias profesionales, seguros o certificaciones expiren.

The investment comes as generative AI is changing the nature of hiring fraud. Identidades sintéticas, credenciales fabricadas, entrevistas deepfake y documentos fraudulentos cada vez más convincentes pueden dificultar que los empleadores verifiquen si los solicitantes son quienes dicen ser. Más importante aún, una verificación de antecedentes realizada el primer día de trabajo brinda poca visibilidad sobre riesgos que se desarrollan meses o años después.

Moving beyond the one-time background check

Esa limitación se ha convertido en el eje central de la estrategia de Yardstik.

Fundada en 2020, la empresa con sede en Minneapolis ha evolucionado de ser un proveedor de verificación de antecedentes a lo que denomina una Plataforma de Confianza Humana, que combina prevención de fraude, verificación de identidad, control de antecedentes, verificación de credenciales y monitoreo continuo de la fuerza laboral.

En lugar de tratar la verificación como un evento único durante la incorporación, la plataforma está diseñada para mantener una visión cambiante del riesgo de la fuerza laboral.

Esta distinción es importante. Un control de antecedentes convencional puede determinar si existían registros relevantes cuando se realizó la verificación. No puede necesariamente indicar a un empleador que una licencia de conducir expiró tres meses después, que apareció un nuevo antecedente penal, o que surgió otra señal de riesgo tras el inicio del empleo.

La tecnología de Monitoreo Continuo de Yardstik inscribe automáticamente a los trabajadores evaluados en un monitoreo posterior a la contratación, en lugar de depender exclusivamente de revisiones programadas manualmente. Sus capacidades actuales de monitoreo cubren áreas como bases de datos criminales, registros de agresores sexuales, listas de vigilancia federales y otros registros.

La Serie B permitirá a la empresa ampliar este modelo a formas adicionales de monitoreo de credenciales y aspectos relacionados con el empleo.

“If a license lapses the day after someone’s hired, an employer should know that day, not at the next annual review,” CEO Andrew Johnson said in the funding announcement, describing the difference as one between a photograph and a live feed.

Using AI to detect fraud before screening begins

Yardstik también está aplicando IA y análisis de datos en etapas más tempranas del proceso de contratación.

Su tecnología Detect AI está diseñada para identificar señales asociadas con la manipulación de identidad y solicitudes fraudulentas antes de que un empleador dependa de un control de antecedentes convencional.

En lugar de centrarse solo en los antecedentes penales, Detect AI analiza señales de riesgo relacionadas con la identidad que involucran información de identificación personal, actividad de pagos, ubicación y datos de IP. La infraestructura de datos más amplia de Yardstik también examina señales como huellas digitales de dispositivos, discrepancias biométricas e inconsistencias entre puntos de datos que pueden parecer legítimos individualmente pero se vuelven sospechosos al analizarlos en conjunto.

Esto aborda un problema diferente al de la verificación tradicional. Un control de antecedentes puede devolver con precisión información asociada a una identidad sin lograr determinar si el solicitante realmente posee esa identidad.

Yardstik combina estas señales de fraude con una verificación de identidad que puede comparar información biométrica con identificaciones emitidas por el gobierno. El objetivo es establecer un vínculo más sólido entre la persona que envía la solicitud, las credenciales proporcionadas y el individuo que finalmente ingresa a la fuerza laboral.

El enfoque refleja un cambio más amplio en la detección de fraude, ya que la IA reduce el costo de producir identidades y documentos falsos convincentes. Los sistemas de verificación necesitan cada vez más evaluar patrones e inconsistencias a través de múltiples señales, en lugar de simplemente consultar bases de datos en busca de registros.

Turning workforce fraud into a continuously updated dataset

Otro componente es Fraud Insights, un panel en tiempo real que agrega señales relacionadas con el fraude en toda la fuerza laboral de una organización.

El sistema puede revelar patrones como números de Seguro Social que aparecen en múltiples solicitudes, geografías de dispositivos inusuales y los lugares donde se emitieron tarjetas de pago asociadas a los solicitantes. En lugar de evaluar a cada solicitante de forma aislada, esto puede exponer patrones que potencialmente indican fraude coordinado o sistemático.

Yardstik recientemente convirtió Fraud Insights y Monitoreo Continuo en capacidades estándar para sus clientes, en lugar de complementos separados. La empresa afirma que los trabajadores evaluados a través de la plataforma pueden inscribirse automáticamente en el monitoreo, reduciendo la necesidad de que los empleadores inicien verificaciones repetidas manualmente.

El monitoreo continuo de empleados también introduce consideraciones importantes de cumplimiento y privacidad. Yardstik opera como una Agencia de Información al Consumidor y afirma que sus procesos de verificación cumplen con la Fair Credit Reporting Act, incluidos los requisitos de transparencia para las personas que son monitoreadas.

A medida que el monitoreo de la fuerza laboral se vuelve más automatizado, esas salvaguardas podrían volverse cada vez más importantes, particularmente cuando las señales de riesgo generadas por IA influyen en las decisiones de empleo.

Building trust infrastructure for AI agents

La estrategia tecnológica de Yardstik también se extiende más allá de su propia aplicación.

La empresa ha creado una infraestructura API-first que permite a mercados, plataformas de contratación y proveedores de tecnología de recursos humanos integrar verificación, verificación de identidad, prevención de fraude y monitoreo directamente en sus productos. El anuncio de financiación enumera integraciones con sistemas como Greenhouse, Lever, Workable, Fountain, Bullhorn, Avionte y Paylocity.

Más recientemente, Yardstik ha añadido soporte para el Model Context Protocol (MCP), creando una conexión interesante entre la verificación de la fuerza laboral y el emergente ecosistema de IA agente.

A través de su MCP integration for AI agents, los desarrolladores pueden otorgar a los sistemas de IA acceso a los flujos de trabajo de Yardstik para tareas como iniciar la verificación de identidad, solicitar diferentes paquetes de verificación de antecedentes según los requisitos del puesto o establecer procesos de verificación recurrentes. Yardstik ejecuta las verificaciones subyacentes y los flujos de trabajo de cumplimiento mientras devuelve los resultados a la aplicación o al agente.

Esto podría volverse cada vez más relevante a medida que los agentes de IA asumen roles más amplios en la contratación y la administración de la fuerza laboral. Si los agentes de software están tomando o asistiendo en decisiones de contratación, la infraestructura que permite a esos agentes verificar identidades, credenciales e información de riesgo cambiante podría convertirse en otra capa de la pila de IA empresarial.

What continuous workforce verification could mean for the future of work

Yardstik entra en la Serie B tras un período de rápida expansión. La empresa informa un crecimiento de ingresos del 149 % interanual, una tasa de retención de cuentas del 98 % en los últimos tres años y clientes en sectores como mercados de trabajo temporal, salud, contratación, transporte, logística y cuidado infantil.

Más importante que las cifras de crecimiento es el cambio más amplio que representa la tecnología. Tradicionalmente, la verificación de antecedentes se ha construido alrededor de un único punto de decisión: determinar si alguien debe ser contratado. El monitoreo continuo cambia ese modelo al tratar la identidad, las credenciales y el riesgo de la fuerza laboral como información que puede cambiar a lo largo del empleo de una persona.

La IA podría acelerar esta transición en ambas direcciones. Las herramientas generativas facilitan la fabricación a gran escala de currículos, credenciales, documentos, imágenes, voces y potencialmente identidades completas. Al mismo tiempo, el aprendizaje automático puede ayudar a los sistemas de verificación a analizar combinaciones de señales de identidad, dispositivo, credencial y comportamiento que serían difíciles de evaluar manualmente.

Con el tiempo, esto podría convertir la verificación de la fuerza laboral de un proceso administrativo periódico en una capa siempre activa de la infraestructura empresarial. Las plataformas de contratación, los mercados de trabajo temporal y los sistemas de recursos humanos podrían incorporar cada vez más verificaciones automáticas de identidad y credenciales directamente en sus flujos de trabajo, mientras que los agentes de IA podrían iniciar o responder a eventos de verificación sin esperar a un administrador humano.

Esa evolución también plantea preguntas que será más difícil ignorar. Los empleadores deberán determinar cuánta monitorización continua es apropiada, qué señales deberían poder influir en las decisiones de empleo, cómo los trabajadores pueden impugnar información inexacta y dónde debe trazarse la línea entre la gestión de riesgos legítima y la vigilancia excesiva.

Por lo tanto, la importancia de la financiación de Yardstik’s va más allá de la expansión de una única plataforma de verificación de antecedentes. Refleja una cuestión más amplia que surge a medida que la IA redefine el mercado laboral: si las identidades digitales y las credenciales se vuelven más fáciles de manipular, ¿cómo podrán las organizaciones establecer confianza de forma continua sin socavar la privacidad y los derechos de las personas que emplean?